牛津大学:AI何时超越人类丨亿欧智库精选

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牛津大学
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2017-09-22 11:55
[ 亿欧导读 ] 亿欧智库的这篇精选,是牛津大学根据对AI领域的专家们的问卷调查数据,总结出来的一份研究报告,为我们展示了在计算机科学家们的眼里,AI的发展路径将会是怎样的。
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人工智能的发展,转变了现代人的生活,重塑了交通、医疗、科学、金融甚至军事。AI未来的发展进程究竟是怎样的,这个问题关乎着政治、经济以及你我每一个人。亿欧智库的这篇精选,是牛津大学通过对AI领域的专家们的问卷调查数据,总结出来的一份研究报告,为我们展示了在计算机科学家们的眼里,AI的发展路径将会是怎样的。

研究方法

研究者选取的专家组样本是在2015年的NIPS(神经信息处理系统大会)和ICML(国际机器学习大会)发表过论文的科学家,其中回复比例达到21%(总共1634人,352人回复了问卷)。问卷的设计主要涉及三个方面:AI具体某些职能(32个)可实现的时间,可胜任特定职业的时间,可超越人类从事各种工作的时间以及人工智能发展的社会影响等问题。对于怎么衡量人工智能超越了人类,报告中给的定义是HLMI——high-level machine intelligence(HLMI) is achieved when unaided machines can accomplish every task better and more cheaply than human workers(在没有辅助的情况先,机器可以更好的比人工完成每一项任务,而且成本更便宜)。

机器超越人类的时间点

综合所有数据,专家们认为,45年后有50%的概率实现HLMI,9年内实现HLMI的概率为10%。

亿欧智库:HLMI累计分布函数

其中,细灰色实线是随即抽出的单人样本(每位被访者提供三个点的数据,然后通过最小二乘法去拟合Gamma CDF)。红色范围是在95%的置信度下的累积概率分布函数(CDF)。而LOESS曲线是对所有数据进行了非参数回归。

大部分受访者接到有关HLMI的调查问卷的同时,也有一小部分人接到了逻辑类似,但是更偏向于就业问题的调查问卷:

When all occupations are fully automatable? (什么时候所有的职业都可以被机器取代?)

这个问题的答案要比之前HLMI实现晚许多:专家们认为20年内实现劳动力全自动化的概率是10%,122年内实现的概率可以达到50%。

各领域人工智能可以超越人类的时间表:

亿欧智库:各职能实现HLMI年限

图中黑点表示实现HLMI概率达到50%所需要的时间(距离2016年),而横线表示累计概率在25%到75%的时间区间。根据专家预测数据的平均值,语言翻译大约在2024年就可以实现人工智能超越人类,撰写高效论文需要到2026年,驾驶汽车大约要到2027年,零售行业要等到2031年,写一本畅销书(2049年),做手术(2053年)。研究一共列举了32项任务,在报告最后的S5列表中可以看到全部结果。

有趣的是,当结果按照地域进行整合时,不同地域的结果出入非常大。

亿欧智库:HLMI累计分布函数(按地域)

其中,亚洲和北美对于HLMI(50%)的综合预测值分别是30年和74年,相差44年。对于实现职业替代的预测,亚洲区域的专家预测值也比北美早很多。其中,关于全职业智能化的预测,亚洲专家比北美早64.4年。

亿欧智库:预测年限(按地域)

受访者最多的两个国家:中国和美国的科学家预测值也展现出了很大的差距。中国专家对于实现HLMI的预测是28年,美国则是76年(都采用了中值),相差48年。

亿欧智库:Top 4 HLMI累计分布函数

其中,undergraduate country是指报告是以专家的本科学历所获院校的所在国家划分专家们的区域的。

这个结果,倒是某种程度上反映了国内人工智能发展状况的蒸蒸日上。不过也警示我们,也许需要冷静的思考一下,自己是否在脚踏实地地前进。

另一个大家都关心的问题,就是长期来看,人工智能对社会的影响是正面的吗?专家们对于AI对社会带来的影响,看法还是比较积极的:调查结果显示,20%的专家认为AI带来的影响“极好”,25%认为是“正面的”,10%认为是“负面的”,而5%认为是“极差的”。

AI进程和安全问题(中位数)统计表:

亿欧智库:数据详细统计表

英文原版报告下载链接:牛津大学:AI 何时超越人类.pdf



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